Load Manager: perché gestire gli slot dinamicamente può farti recuperare più del 30% del tempo perso
Avete presente la storia del pollo di Trilussa? “Se io mangio un pollo e tu nessun pollo abbiamo mangiato mezzo pollo a testa”. Come dire che se una volta arrivo un’ora in anticipo e la successiva un’ora in ritardo, in media sarò stato puntualissimo…
Niente di più falso. Nel mondo dei trasporti l’anticipo è un problema esattamente come il ritardo e la situazione di prima si sintetizza con un 100% di clienti insoddisfatti.
Utilizzare il concetto della media, in un contesto fortemente variabile come quello della logistica e dei trasporti, purtroppo costringe a convivere con un’inefficienza fisiologica impossibile da ridurre. E’ per questo motivo che abbiamo sviluppato un algoritmo proprietario che, sfruttando l’intelligenza artificiale ed il machine learning, consente a Load Manager di stimare con estrema efficacia la durata di ciascuna attività e, conseguentemente, di schedularla dinamicamente in funzione delle condizioni operative.
I sistemi di prenotazione tradizionali si basano sulla generazione di slot che vengono dimensionati una tantum in funzione della durata media stimata. La giornata lavorativa viene quindi suddivisa in finestre temporali (in gergo “slot”) di durata fissa e ciascun mezzo, che deve eseguire attività presso il magazzino, viene assegnato quindi ad uno o più di questi slot.
Figura 1: risultato della pianificazione per slot
Peccato che il tempo che effettivamente impiegano i mezzi, anche se in media rispetta le ipotesi iniziali, varia molto attorno al valore medio. Può quindi capitare che qualcuno impieghi molto meno e qualcuno molto di più, con il risultato che:
- se ho impegnato uno slot da 1 ora per un mezzo che impiega 40 minuti ho generato 20 minuti di inattività che non potrò allocare a nessun’altra attività;
- se ho impegnato uno slot da 1 ora per un mezzo che impiega 80 minuti ho generato 20 minuti di ritardo sullo slot successivo, cosa che verrà trasmessa a catena su tutta la pianificazione della giornata.
Aggiungiamo che circa il 40% dei mezzi non è puntuale all’appuntamento (in anticipo o in ritardo) ed ecco materializzarsi il paradosso di Trilussa: in media sono tutti contenti, nella pratica molti meno.
Figura 2: giornata a consuntivo con pianificazione per slot
Load Manager risolve alla radice questo problema poichè:
- la stima dei tempi di evasione considera i molteplici fattori che caratterizzano un’attività, come il tipo e quantità di merce, la tipologia di mezzo, la provenienza/destinazione, la modalità di trasporto;
- il motore logico sfrutta algoritmi di autoapprendimento che consentono un rapido startup e rendono la stima sempre affidabile in qualsiasi condizione;
- grazie alla qualità della stima Load Manager pianifica in modo dinamico le baie, rispettando i vincoli operativi che ciascun cliente definisce, ovvero massimo numero di baie in contemporanea, calendario di apertura del magazzino, calendario di inattività di ciascuna baia, abbinamento della baia al tipo di servizio (carico/scarico, tipo di mezzo, modalità di trasporto, etc.).
Tutto questo genera una migliore organizzazione del lavoro ed una pianificazione che, se confrontata con i sistemi tradizionali, permette da subito un’efficienza operativa di oltre il 30%.
Figura 3: pianificazione dinamica con previsione dei tempi di evasione
Continuate a seguirci per essere costantemente aggiornati su tutte le funzionalità della soluzione Load Manager.